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Research on Similarity Record Detection of Device Status Information Based on Multiple Encoding Field

  • 2017
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Ziwen Liu
Liang Fang
Lihua Yin
Yunchuan Guo
Fenghua Li
Erschienen in
Security, Privacy, and Anonymity in Computation, Communication, and Storage
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Security management center needs to detect and delete many similar records of the device status information to reduce the data redundancy before analyzing the status of the supervised device. Most similarity record detection algorithms are based on the “sort-merge” model. Detection algorithms usually sort data set with keywords before detection of similar data. Existing methods of generating keywords tend to have the following problems: the keywords is not accurate, or multiple keywords are generated for sorting of multiple keywords. The paper proposes a method of synthesizing keywords by multiple encoding fields, and it is verified that this method can significantly optimize the performance of algorithm through experiment. We also compare the performance of each common detection algorithm through experiment.

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Titel
Research on Similarity Record Detection of Device Status Information Based on Multiple Encoding Field
Verfasst von
Ziwen Liu
Liang Fang
Lihua Yin
Yunchuan Guo
Fenghua Li
Copyright-Jahr
2017
Buch
Security, Privacy, and Anonymity in Computation, Communication, and Storage

Print ISBN: 978-3-319-72394-5

Electronic ISBN: 978-3-319-72395-2

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-72395-2_6
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